具体描述
《高等学校教材•中国石油大学(华东)规划教材:数值计算方法(第2版)》数值计算的主要方法，主要有非线性方程、线性方程组、多项式插值与函数、数值积分与数值微分等多种数值计算方法，解析详细有利于读者学习和参考，是一本数值计算方法全面的数学读本。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这是一本我反复翻阅，并且每次都能从中获得新启发的图书。作者在《数值计算方法-第二版》中，将复杂的数值算法以一种令人惊叹的清晰度和逻辑性呈现出来。我个人对书中关于“定性分析”的章节印象尤为深刻，它不仅仅是给出算法，更重要的是分析算法的收敛性、稳定性和精度，并探讨在何种情况下算法会出现失效。例如，在讨论矩阵求逆的数值稳定性时，书中详细分析了LU分解、Cholesky分解等方法的数值特性，并强调了条件数对计算精度的影响。这让我深刻认识到，理解算法的“为何”和“何时”与理解算法的“如何”同等重要。我尤其欣赏书中对“边界值问题”和“初值问题”的求解方法的区分与阐述。对于常微分方程的初值问题，除了经典的欧拉法和改进欧拉法，书中还详细介绍了Runge-Kutta方法，特别是四阶Runge-Kutta法，并对其精度和稳定性进行了深入讨论。对于边界值问题，书中对打靶法和有限差分法的介绍，以及对这些方法适用范围的分析，都极具指导意义。这本书不仅仅是一本学习数值方法的教材，更是一本培养科学思维和解决问题能力的宝典。它让我懂得，在面对复杂的科学计算问题时，需要具备系统性思维，理解不同方法的优势和劣势，并根据具体情况进行灵活选择。
评分在阅读《数值计算方法-第二版》的过程中，我不断地被作者的洞察力和严谨的教学风格所打动。这本书不仅仅是关于“如何计算”，更是关于“如何思考计算”。书中对“函数逼近”的讨论，从多项式插值到有理函数逼近，再到傅里叶级数逼近，作者都深入浅出地分析了各种方法的优缺点和适用范围。我尤其喜欢对“最佳平方逼近”的讲解，它引入了正交多项式，如勒让德多项式和切比雪夫多项式，并详细阐述了如何利用它们来构建最优的逼近函数。这对于我进行数据拟合和信号处理工作非常有启发。书中对“数值微分”的介绍，从向前差分、向后差分到中心差分，作者都细致地分析了它们的误差项，并提出了如何通过提高插值节点的数量来减小误差。这让我对导数计算的精度有了更清晰的认识。我尤其欣赏书中对“特殊函数”的数值计算方法的讨论，例如Bessel函数、Gamma函数等，这些在许多科学领域都有广泛应用。这本书让我意识到，数值计算并非是独立于数学理论的孤立技术，而是数学理论在计算领域的生动体现。它教会我，理解数学原理是掌握和运用数值方法的关键。
评分作为一名业余爱好者，我一直渴望找到一本既能满足我的求知欲，又能让我切实感受到数值计算魅力的图书。而《数值计算方法-第二版》恰恰满足了我的需求。它以一种非常友好的方式，向我展示了数学的实用性。书中对“插值与逼近”部分的讲解，我反复看了好几遍。从简单的线性插值到高阶多项式插值，再到样条插值，作者都循序渐进地介绍了其数学原理和计算方法。特别是对样条插值的阐述，让我看到了如何通过分段函数来克服高阶多项式插值可能出现的“龙格震荡”现象，这让我对数据的平滑处理有了更深刻的认识。在“数值积分”方面，书中对牛顿-科特斯公式的介绍，以及对复化梯形公式和复化辛普森公式的讲解，让我能够理解如何提高数值积分的精度。作者还用了一些简单的例子，说明了这些公式在实际测量和估算面积时的应用。这本书的语言风格很朴实，没有太多华丽的辞藻，但每一个概念的阐述都非常到位。我尤其喜欢书中给出的算法流程图，它们清晰地展示了算法的执行步骤，让我更容易将其转化为自己的理解。我一直在尝试将书中的一些简单算法用Python实现，并用一些简单的函数进行测试，每次看到代码运行出接近理论值的结果时，都充满了成就感。
评分在我看来，《数值计算方法-第二版》并非仅仅是一本枯燥的算法手册，它更像是一部关于如何“与不确定性共舞”的艺术指南。书中对于各种数值方法的介绍，不仅仅是罗列公式和步骤，而是深入探讨了算法背后的思想精髓。例如，在求解非线性方程组的部分，作者详细阐述了Newton-Raphson方法为何能实现二次收敛，同时也警示了其对初始值的敏感性，并引入了拟牛顿法作为一种更加鲁棒的替代方案。这让我深刻体会到，数值计算并非是寻找唯一的“真理”，而是在各种约束条件下，寻找最接近真理的“最佳近似”。书中对傅里叶变换在数值计算中的应用，特别是FFT算法的讲解，让我看到了数学工具如何被巧妙地转化为高效的计算手段。我对书中关于“最优化”章节的讲解尤为着迷，它不仅介绍了梯度下降、共轭梯度等经典方法，还探讨了牛顿法等二阶优化方法的原理。这对于我正在进行的数据分析和模型训练工作，提供了宝贵的理论指导和实践参考。我常常在思考，如何在实际问题中权衡计算精度、计算效率和算法的稳定性，这本书提供的多维度视角，让我受益匪浅。它教会我，优秀的设计不仅仅是功能的实现，更是对底层数学原理的深刻洞察和巧妙运用。
评分作为一名已经接触数值计算一段时间的研究生，我一直寻求一本能够深化理解、拓展视野的经典之作。当我拿到《数值计算方法-第二版》时，我立刻被其严谨的学术风格和深厚的理论功底所折服。书中对每一个算法的数学原理都进行了深入的剖析，例如在讨论牛顿法的收敛性时，作者不仅给出了详细的证明过程，还深入分析了不同初始条件和函数性质对收敛速度的影响，这对于我们理解算法的鲁棒性和局限性至关重要。我特别喜欢书中在介绍迭代法时，对各种加速技术的探讨，如雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代以及超松弛迭代（SOR）等，并详细阐述了它们在不同问题中的适用性和效率对比。此外，书中关于矩阵特征值与特征向量计算的部分，对QR分解法、幂法等经典算法的讲解细致入微，涉及了算法的步骤、收敛条件以及在实际应用中的注意事项，这对于我正在进行的相关研究项目非常有启发。我一直在思考如何更有效地处理大规模线性方程组，这本书提供的多网格法和预条件共轭梯度法等高级技术，无疑为我打开了新的思路。这本书的价值不仅仅在于提供现成的算法，更在于它教会我们如何思考问题、如何分析算法的优劣，以及如何根据实际情况选择最合适的数值方法。
评分《数值计算方法-第二版》是一本我近年来读过的最有价值的技术书籍之一。它的内容深度和广度都相当令人印象深刻，并且在概念的阐述上做到了精益求精。在“矩阵运算”这一章节，作者对各种矩阵分解方法的讲解，包括LU分解、Cholesky分解、QR分解等，都给出了详尽的数学推导和数值稳定性分析。我特别欣赏书中对“条件数”的讨论，它深刻揭示了病态矩阵对数值计算结果的潜在影响，这对我处理实际工程问题中的不确定性非常有帮助。书中对“线性方程组的迭代解法”，如Jacobi法、Gauss-Seidel法以及SOR法，不仅仅是介绍算法本身，更深入地探讨了它们的收敛性判据和加速技巧。这使得我能够根据问题的特点，选择最合适的迭代方法，从而在保证精度的同时，提高计算效率。此外，书中关于“特征值与特征向量”的计算，对幂法、反幂法、QR算法等经典方法的介绍，都附带了对算法收敛性的分析以及在实际应用中的注意事项。这对于我进行科学研究中对系统动力学分析至关重要。这本书的数学严谨性与计算实用性的完美结合，让我能够真正理解数值计算背后的原理，而不是仅仅停留在“黑箱”操作的层面。
评分说实话，我一开始选择《数值计算方法-第二版》是因为它在课程推荐列表里，但读着读着，我发现这本书的魅力远超我的预期。它的语言风格非常平实，没有太多晦涩难懂的专业术语，即使是第一次接触数值计算的人，也能够比较容易地理解。作者在讲解每个算法时，都会先从一个直观的例子入手，比如求解一元二次方程，然后引出二分法、试值法等，让我们很容易地理解算法的核心思想。我尤其喜欢书里对误差分析的讲解，它清楚地告诉我们，在数值计算中，误差是不可避免的，但我们可以通过各种方法来控制和减小误差。关于多项式插值，书中详细介绍了牛顿插值、拉格朗日插值，还特别强调了龙格现象，以及样条插值如何克服这个问题，这让我对插值技术的理解更加深刻。在数值积分方面，辛普森法则、梯形法则这些基础方法讲得很透彻，让我能够理解它们背后的数学原理。这本书还有一个很大的优点是，它给出了很多练习题，而且难度适中，让我能够在学完理论知识后，通过动手实践来巩固和加深理解。我感觉这本书就像一个很好的向导，带领我一步一步地走进数值计算的殿堂，而不是直接把我扔进深水区。
评分《数值计算方法-第二版》是一本能够深刻影响我学习和研究思路的著作。它不仅仅是一本传授计算技巧的工具书，更是一本培养严谨思维和创新精神的教科书。书中对“偏微分方程的数值解法”的介绍，虽然篇幅有限，但足以让我领略到有限差分法、有限元法等方法的强大威力。作者对“网格划分”和“离散化”的讨论，让我理解了如何将连续的物理问题转化为离散的代数问题。我特别对“有限差分法”的讲解印象深刻，它通过将导数用差分近似来求解偏微分方程，这种思想的简洁和有效令我赞叹。书中还简单提及了“有限元法”的基本思想，即如何利用基函数来逼近方程的解，这为我后续深入学习有限元方法打下了基础。在“蒙特卡洛方法”方面，作者通过随机抽样来估计数学量，例如利用随机投点法计算圆周率，这种思想的巧妙和应用的广泛性让我大开眼界。这本书让我明白，数值计算不仅仅是数学的延伸，更是连接理论与实践的重要桥梁。它鼓励我跳出固有的思维模式，去探索新的计算方法和解决问题的思路。我深信，这本书将继续作为我学术道路上的重要参考，陪伴我应对未来的挑战。
评分初次翻开这本《数值计算方法-第二版》，我怀着对数字世界的好奇和对精确解的渴望。作为一名刚刚接触数值分析领域的学生，我被书中条理清晰的章节安排所吸引，从最基础的误差分析到复杂的插值逼近、数值积分与微分，再到求解非线性方程组、常微分方程等等，每一个主题都好像为我打开了一扇通往深邃数学世界的大门。书中的概念引入循序渐进，概念的解释也力求深入浅出，即使是相对抽象的理论，作者也巧妙地通过生动的例子和图示来帮助我们理解。我尤其欣赏的是，书中不仅仅停留在理论层面，而是花费了大量的篇幅来讲解各种算法的具体实现细节，从算法的推导过程到代码的编写思路，都给予了详尽的指导。这对于我这种动手能力比较强的读者来说，无疑是极大的福音。我迫不及待地想跟着书中的步骤，将这些算法用Python或MATLAB实现一遍，亲身体验数值方法的神奇之处，感受代码运行带来的精确结果。我期待着通过这本书的学习，能够真正掌握求解各种科学计算问题的利器，为我未来的学术研究和工程实践打下坚实的基础。我相信，这本书不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的良师益友，将陪伴我在数值计算的道路上不断前行。
评分我一直认为，一本优秀的数学书籍应该能够激发读者的好奇心，并引导他们去探索更深层次的知识。《数值计算方法-第二版》无疑做到了这一点。我从这本书中学习到了许多关于“非线性方程组求解”的精妙之处。从最初的二分法、牛顿法，到弦截法、不动点迭代法，作者都详细阐述了它们的原理、收敛条件以及在实际应用中的局限性。我尤其对“多变量牛顿法”的讲解印象深刻，它将单变量的牛顿法推广到多维空间，并通过矩阵运算实现了高效的求解，这让我看到了数学的普适性和延展性。在“最小二乘法”章节，作者不仅介绍了线性最小二乘法，还探讨了非线性最小二乘法的求解思路，这对我理解和处理实际中的拟合问题提供了极大的帮助。书中对“优化方法”的讲解，特别是对梯度下降算法的详细分析，让我理解了如何通过迭代的方式来寻找函数的最小值。作者还提到了带动量的梯度下降以及Adam优化器等现代优化技术，虽然篇幅不多，但已经足够引起我对这些更高级方法的兴趣。这本书就像一座知识的宝库，每一次翻阅都能发现新的闪光点，让我对数值计算领域充满了敬畏和探索的欲望。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有